Tant pis pour percer les mystères du cerveau humain. Une nouvelle étude suggère que les neuroscientifiques pourraient même ne pas avoir les outils analytiques pour comprendre la logique beaucoup plus simple qui anime le «cerveau» dans «Donkey Kong».
Dans une expérience de pensée, deux chercheurs ont posé la question: un neuroscientifique pourrait-il comprendre un microprocesseur? Autrement dit, si l'on considère le cerveau humain comme un ordinateur extrêmement compliqué, les neuroscientifiques pourraient-ils appliquer leurs approches neuroscientifiques largement utilisées pour analyser un ordinateur simple?
C'est simple? Ils ont décidé d'essayer l'Atari 2600, qui en 1981 était une console de jeu de pointe - avec ce qui était alors un microprocesseur 6502 extrêmement rapide - qui a présenté au monde le gorille menaçant, battant à la poitrine et arrachant la demoiselle nommé Donkey Kong.
Les chercheurs - Eric Jonas, boursier postdoctoral à l'Université de Californie à Berkeley, et Konrad Kording, professeur de médecine physique et de réadaptation / physiologie à la Northwestern University de Chicago - ont choisi l'Atari 2600 comme "organisme modèle" parce qu'il était compliqué suffisamment pour présenter un défi analytique, mais les ingénieurs qui l'ont créé l'avaient soigneusement cartographié et parfaitement compris.
Pour imiter une étude cérébrale typique, ils ont examiné trois types de "comportements" pour l'Atari 2600 sous la forme de trois jeux différents: "Donkey Kong", "Space Invaders" et "Pitfall!" Ils ont ensuite appliqué certaines des méthodes d'analyse de données qui sont couramment utilisées en neuroscience pour voir si ces méthodes révéleraient comment le "cerveau" Atari - son microprocesseur - traite les informations.
Les méthodes ont "révélé une structure intéressante" au sein du microprocesseur, ont écrit les chercheurs dans l'article décrivant l'expérience. "Cependant, dans le cas du processeur, nous connaissons sa fonction et sa structure, et nos résultats sont restés bien en deçà de ce que nous appellerions une compréhension satisfaisante" du cerveau Atari.
Les résultats de leur expérience ont été publiés aujourd'hui (12 janvier) dans la revue PLOS Computational Biology.
Le domaine des neurosciences s'attend à une aubaine de données provenant de nouveaux programmes de recherche importants et bien financés qui ont été développés pour comprendre l'esprit humain, comme la recherche sur le cerveau grâce à l'initiative BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies), a déclaré Jonas à Live Science. Pourtant, Jonas a déclaré qu'il remet en question la valeur de ces données si les résultats ne peuvent pas être correctement compris.
"En tant que personnes faisant de la neuroscience informatique, nous avons vraiment du mal à comprendre même les données relativement petites que nous acquérons aujourd'hui, en partie parce que nous n'avons aucune sorte de" vérité fondamentale "", a déclaré Jonas. "Mais si divers systèmes synthétiques comme les microprocesseurs classiques peuvent servir de banc d'essai, nous pourrons peut-être progresser plus rapidement."
Alors, c'est "game over" pour les méthodes actuelles des neurosciences?
"Je suis en fait très positif sur les progrès des neurosciences", a déclaré Kording, qui est également chercheur au Rehabilitation Institute de Chicago. "Le fait que le terrain soit capable de prendre notre contribution au sérieux montre qu'ils ont au moins des plans pour surmonter les problèmes que nous soulignons."
Kording a déclaré que plus de 80 000 personnes avaient consulté une version antérieure du document sur un serveur de préimpression. Beaucoup l'ont aimé, a-t-il dit, même si beaucoup l'ont détesté aussi. Mais il était heureux que lui et Jonas aient entamé un dialogue.
Terrence Sejnowski, qui dirige le Computational Neurobiology Laboratory du Salk Institute for Biological Studies à San Diego, a déclaré à Live Science qu'il appréciait la nécessité pour les chercheurs de développer un meilleur cadre conceptuel pour comprendre le traitement neuronal. En effet, Sejnowski a été le premier auteur d'un article publié en 2014 dans la revue Nature Neuroscience, que beaucoup dans le domaine considèrent comme une feuille de route pour la façon d'analyser les ensembles massifs et divers de données en neurosciences qui devraient provenir de projets de recherche dans le années à venir.
Mais il n'est pas convaincu que l'Atari 2600 soit un organisme modèle approprié pour tester les outils analytiques des neurosciences.
"Le microprocesseur et le cerveau sont deux types d'ordinateurs complètement différents, et il ne faut pas s'étonner que des méthodes différentes soient nécessaires pour les analyser", a déclaré Sejnowski. "Faisons l'expérience inverse et analysons le cerveau en utilisant des méthodes qui fonctionnent pour les micros, en utilisant un analyseur logique. Cela fonctionne très bien dans les micros de rétro-ingénierie mais échouerait complètement avec le cerveau parce que le cerveau n'est pas une puce numérique."
Certes, le cerveau est un ordinateur de taille. Et alors que les neuroscientifiques s'efforcent de percer ses mystères, ils doivent se sentir un peu comme le petit Mario, affrontant à jamais des obstacles dans leur voyage apparemment sans fin dans des royaumes inconnus.
